Недавний выход нейросети GPT-5 от компании OpenAI стал очередным шагом в развитии универсальных моделей искусственного интеллекта, однако, по мнению экспертов, он далек от громких заявлений о создании первого настоящего ИИ или «эксперта уровня доктора наук». Несмотря на впечатляющие новые возможности, такие как создание приложений и 3D-моделей в реальном времени, улучшенное мультимодальное мышление и продвинутая персонализация, аналитики видят в новой модели скорее эволюционное развитие, чем революцию.
Хотя некоторые деятели, например Илон Маск, выражают опасения, что искусственный интеллект в ближайшие годы превзойдет человеческий, многие эксперты сохраняют сдержанный оптимизм, считают опрошенные Деловым Петербургом аналитики. Научное исследование, проведенное при поддержке ведущих российских университетов, показало, что на сегодняшний день не существует ни одной профессии, которую можно было бы полностью передать нейросети. ИИ способен автоматизировать до 80% рутинных задач в некоторых сферах, но полностью исключить человека из рабочих процессов в ближайшее десятилетие не представляется возможным.
Специалисты отмечают, что рынок нейросетей не движется к монополии одной «супермодели». Напротив, происходит его структурирование и разделение. Наряду с мощными универсальными системами, активно развиваются и занимают свои ниши специализированные решения, в том числе от сильных российских игроков, таких как Яндекс и Сбер. Бизнес все чаще выбирает инструменты не по принципу новизны, а исходя из прагматичных соображений: для решения конкретных задач часто эффективнее, безопаснее и дешевле использовать более узкоспециализированные модели.
При этом спрос на нейросетевые технологии со стороны бизнеса перешел из стадии эксперимента в фазу необходимого внедрения для автоматизации процессов и аналитики. Однако, несмотря на рост производительности, сохраняются серьезные уязвимости. Ключевыми проблемами остаются юридические вопросы авторского права, риски утечек конфиденциальных данных, возможность генерации вредоносного кода и распространение синтетических фейков. Кроме того, даже самые продвинутые модели все еще допускают фактологические ошибки, что требует обязательного человеческого контроля.